Semantische Techniken – In Google Ads & SEO

KI-Tools können heute in Sekundenschnelle Keywords generieren und komplette Werbekampagnen aufsetzen. Das klingt verlockend einfach. Doch wer langfristig erfolgreiche Kampagnen aufbauen möchte, braucht mehr als automatisierte Vorschläge der künstlichen Intelligenz.

N-Gramme: Ordnung ins Keyword-Chaos bringen

N-Gramme sind im Grunde die Bausteine deiner Keywords. Ein N-Gramm bezeichnet einfach eine Sequenz von N Wörtern. Nehmen wir das Keyword "privater Pflegedienst Berlin": Hier hast du drei Unigramme (einzelne Wörter), zwei Bigramme (zwei aufeinanderfolgende Wörter) und ein Trigramm (alle drei Wörter zusammen).

Diese Technik ist besonders nützlich, wenn du mit riesigen Keyword-Listen arbeitest. Stell dir vor, du hast über 100.000 Suchbegriffe zu analysieren. Mit N-Grammen kannst du diese auf etwa 6.000 Unigramme, 23.000 Bigramme und 27.000 Trigramme reduzieren. Diese kleineren Datensätze sind viel einfacher zu handhaben.



So entdeckst du schnell Muster: Vielleicht performen alle Keywords mit dem Wort "kostenlos" schlecht – dann kannst du "kostenlos" als negatives Keyword ausschliessen. Oder du stellst fest, dass "Notfall" besonders hohe Conversion-Raten erzielt, dann lohnt sich eine separate Anzeigengruppe für Notfall-Keywords.

Von langen Keyword-Listen zu klaren Insights

Die Analyse von SEO- und PPC-Daten bedeutet oft, sich durch unzählige Long-Tail-Suchbegriffe zu kämpfen, die jeweils nur einmal vorkommen. N-Gramme helfen dir, dieses Chaos in verwertbare Informationen umzuwandeln.

Der Prozess ist simpel: Exportiere deine Suchbegriffsdaten mit allen wichtigen Metriken wie Kosten, Impressionen, Klicks und Conversions. Für jedes N-Gramm summierst du diese Werte und berechnest daraus CPA, ROAS, CTR und weitere relevante Kennzahlen. So identifizierst du schnell, welche N-Gramme Geld verbrennen und welche Performance liefern.

Levenshtein-Distanz: Keyword-Qualität verbessern

Die Levenshtein-Distanz misst, wie viele einzelne Änderungen nötig sind, um ein Wort in ein anderes zu verwandeln. Zwischen "Katze" und "Katzen" liegt die Distanz bei 1 (ein Buchstabe hinzugefügt). Zwischen "Katze" und "Hund" beträgt sie 5.

In der Praxis kannst du damit Rechtschreibfehler in Marken- und Wettbewerbernamen erkennen. Wenn jemand nach "Uver" statt "Uber" sucht, beträgt die Distanz nur 1. Ein klarer Fall für negative Keywords in Nicht-Marken-Kampagnen.

Du kannst die Levenshtein-Distanz auch nutzen, um Keyword-Relevanz zu prüfen. Wenn die Distanz zwischen deinem gebuchten Keyword und den ausgelösten Suchbegriffen sehr hoch ist (etwa 10 oder mehr), haben diese Begriffe wahrscheinlich wenig gemeinsam. Eine niedrige Distanz hingegen signalisiert, dass die Suchanfragen relevant sind.

Kampagnenstruktur optimieren

Nach der N-Gramm-Analyse hast du oft immer noch Tausende Suchbegriffe zu organisieren. Die manuelle Sortierung von 6.000 Unigrammen ist keine Option. Hier kommt die Levenshtein-Distanz ins Spiel.

Das Ziel: Anzeigengruppen mit nahezu identischen Keywords zusammenführen, um eine zu granulare Struktur zu vermeiden. Zu viel Granularität führt zu kompliziertem Reporting, ineffizientem Bidding und verschwendetem Budget.

Berechne die Levenshtein-Distanz zwischen Suchanfragen verschiedener Anzeigengruppen und konsolidiere Keywords mit einem vordefinierten Schwellenwert. Bei einem Schwellenwert von 3 erhältst du hohe Genauigkeit, bei 6 kannst du Gruppen nach Ähnlichkeit oder Absicht benennen.

Jaccard-Ähnlichkeit: Der nächste Level

Die Jaccard-Ähnlichkeit hilft dir, die Überschneidung zwischen zwei Keyword-Sets zu verstehen. Die Berechnung ist einfach: Du teilst die Anzahl gemeinsamer Wörter durch die Gesamtzahl einzigartiger Wörter in beiden Sets.

Bei "neuer plumber york" und "plumber york neuer" beträgt die Ähnlichkeit 1,0, alle Wörter kommen in beiden vor, nur in anderer Reihenfolge. Diese Technik eignet sich hervorragend zum Deduplizieren ähnlicher Keywords.

Allerdings hat die Jaccard-Ähnlichkeit Grenzen: Sie erfasst keine semantische Bedeutung. "New York" und "NYC" werden als unterschiedlich behandelt, obwohl sie dasselbe bedeuten.

Die Kombination macht den Unterschied

Die wirkliche Power entfaltest du, wenn du alle drei Techniken kombinierst. Nimm eine Cybersecurity-Kampagne mit zehn ähnlichen Top-Keywords wie "Cybersecurity Kurse", "Cybersecurity Online Kurs" und "kostenlose Cybersecurity Kurse". Mit Levenshtein-Distanz und Jaccard-Ähnlichkeit kannst du diese auf vier strategische Haupt-Keywords reduzieren.

KI kann dir bei der ersten Analyse helfen, aber verlasse dich nicht vollständig darauf. Mit semantischen Techniken behältst du die Kontrolle über deine Datenqualität und Kampagnenstruktur, besonders wichtig bei Broad Match, das mehr Rauschen erzeugen kann.



Quelle: Searchengineland.com